F1: ¿Qué es ser Quant? 🧮

F1: ¿Qué es ser Quant? 🧮

Módulo Fundamental 1 - Duración: 1-2 horas

🎯 Objetivos del Módulo

Al completar este módulo podrás:

  • ✅ Explicar qué hace un quant trader vs. trader tradicional
  • ✅ Entender por qué los números funcionan mejor que la intuición
  • ✅ Identificar oportunidades donde aplicar métodos cuantitativos
  • ✅ Tener claridad sobre tu camino hacia convertirte en quant

📚 ¿Qué es un Quant Trader?

Definición Simple

Un quant trader es alguien que usa matemáticas, estadísticas y programación para tomar decisiones de trading en lugar de intuición o “feeling”.

Ejemplo Real: Dos Enfoques

👤 Trader Tradicional:

"Apple está bajando mucho, creo que va a rebotar.
Voy a comprar porque 'se siente' barato."

🧮 Quant Trader:

# Descarga 5 años de datos de AAPL
data = get_market_data('AAPL', '5y')

# Calcula estadísticamente si "bajas fuertes" predicen rebotes
strong_drops = data[data['daily_change'] < -3%]
next_day_returns = strong_drops['next_day_change']

# Resultado: 67% de rebotes al día siguiente
# Probabilidad histórica > 50% → Estrategia viable
if probability > 0.6:
    place_order('BUY', 'AAPL', shares=100)

¿Cuál es Mejor?

Trader Tradicional:

  • ❌ Emociones afectan decisiones
  • ❌ No puede manejar muchas acciones
  • ❌ Difícil mejorar sistemáticamente
  • ❌ Resultados inconsistentes

Quant Trader:

  • ✅ Decisiones basadas en datos
  • ✅ Puede analizar 1000+ acciones
  • ✅ Mejora continua con más datos
  • ✅ Resultados medibles y repetibles

💰 ¿Por Qué Ser Quant?

1. Escalabilidad

  • Un algoritmo puede monitorear todo el mercado 24/7
  • No hay límite humano de atención
  • Puedes tradear múltiples estrategias simultáneamente

2. Consistencia

  • Las mismas reglas siempre
  • No hay “días malos” donde decides diferente
  • Elimina FOMO, miedo, codicia

3. Mejora Continua

  • Cada día tienes más datos para mejorar
  • Puedes probar miles de variaciones
  • A/B testing de estrategias

4. Ventaja Competitiva

  • Mayoría de retail traders usan intuición
  • Acceso a herramientas institucionales (gratis)
  • Puedes automatizar mientras otros trabajan

🔍 Ejemplos de Estrategias Quant

1. Gap Trading (Principiante)

REGLA: Si una acción abre 5%+ arriba del cierre anterior
Y el volumen es 2x el promedio
ENTONCES: Comprar en la apertura, vender en 30 minutos

RESULTADO HISTÓRICO: 62% win rate, 1.3 profit factor

2. Mean Reversion (Intermedio)

REGLA: Si el precio está 2 desviaciones estándar debajo de la media de 20 días
Y el RSI < 30
ENTONCES: Comprar y mantener hasta que regrese a la media

RESULTADO: 71% win rate en small caps

3. Momentum + Volume (Avanzado)

REGLA: Si precio rompe máximo de 52 semanas
Y volumen > 300% del promedio
Y sector está en tendencia alcista
ENTONCES: Comprar con stop loss dinámico

RESULTADO: 58% win rate, pero trades ganadores 3x más grandes

🛠️ Herramientas del Quant

Software (Todo Gratis)

  • Python: Lenguaje principal
  • Pandas: Manipulación de datos
  • YFinance: Datos de mercado gratuitos
  • Matplotlib: Gráficos
  • Jupyter: Análisis interactivo

Datos (Muchos Gratuitos)

  • Yahoo Finance: Precios históricos
  • Alpha Vantage: API gratuita
  • Federal Reserve: Datos económicos
  • SEC Filings: Información fundamental

Brokers con APIs

  • Interactive Brokers: API profesional
  • Alpaca: Commission-free con API
  • TD Ameritrade: thinkorswim API

📊 Tu Primer Análisis Cuantitativo

Ejercicio 1.1: Análisis de Gap

Vamos a probar si los “gaps” realmente funcionan:

# No te preocupes si no entiendes todo el código aún
# Solo observa la METODOLOGÍA

import yfinance as yf
import pandas as pd

# 1. HIPÓTESIS: Las acciones que abren +5% tienden a seguir subiendo
symbol = 'AAPL'
data = yf.download(symbol, start='2020-01-01', end='2024-01-01')

# 2. IDENTIFICAR gaps
data['Gap'] = (data['Open'] - data['Close'].shift(1)) / data['Close'].shift(1) * 100

# 3. FILTRAR gaps grandes (>5%)
big_gaps = data[data['Gap'] > 5]

# 4. MEDIR qué pasó después
big_gaps['Next_Hour_Return'] = (data['High'] - data['Open']) / data['Open'] * 100

# 5. ESTADÍSTICAS
print(f"Total gaps >5%: {len(big_gaps)}")
print(f"Promedio retorno primera hora: {big_gaps['Next_Hour_Return'].mean():.2f}%")
print(f"% de gaps que siguieron subiendo: {(big_gaps['Next_Hour_Return'] > 0).mean()*100:.1f}%")

Tu Tarea: Ejecuta este código y reflexiona:

  1. ¿Los números apoyan la estrategia de gaps?
  2. ¿Qué cambiarías para mejorar la estrategia?
  3. ¿Cómo es diferente esto a “intuir” que va a subir?

Ejercicio 1.2: Define Tu “Por Qué”

Escribe 2-3 párrafos respondiendo:

  1. ¿Por qué quieres ser quant trader?
  2. ¿Qué te atrae más: la programación, las matemáticas, o el trading?
  3. ¿Cuál es tu objetivo en 6 meses?

🎯 Tipos de Quant Traders

1. Retail Quant (Objetivo inicial)

  • Administra capital propio ($1K - $100K)
  • Estrategias simples pero efectivas
  • Automatización básica
  • Trabajo de medio tiempo o hobby lucrativo

2. Hedge Fund Quant (Objetivo a largo plazo)

  • Administra capital institucional ($1M+)
  • Estrategias complejas con ML/AI
  • Infraestructura avanzada
  • Trabajo de tiempo completo, salarios $200K+

3. Prop Trading Quant

  • Trading con capital de la firma
  • Enfoque en high-frequency o arbitraje
  • Tecnología de punta
  • Compartir ganancias con la firma

¿Cuál te atrae más?

🚧 Obstáculos Comunes (Y Cómo Superarlos)

“No sé programar”

Solución: Solo necesitas Python básico. Este curso te enseña todo lo necesario.

“No tengo capital”

Solución: Puedes empezar con $100 en paper trading y generar track record.

“Es muy complicado”

Solución: Estrategias simples funcionan. No necesitas ser Einstein.

“Ya hay mucha competencia”

Solución: Retail quants compiten contra retail traders, no contra Goldman Sachs.

“No tengo tiempo”

Solución: Una vez programado, el sistema trabaja mientras duermes.

🎓 Perfiles de Éxito

Jim Simons (Renaissance Technologies)

  • Matemático convertido en trader
  • Retornos anuales promedio: 35%+
  • Usa modelos estadísticos complejos
  • Patrimonio neto: $25B+

Ray Dalio (Bridgewater)

  • Creó “All Weather” portfolio usando correlaciones
  • Gestiona $150B+ usando principios cuantitativos
  • Enfoque en datos macro-económicos

Andreas Clenow (Retail Quant)

  • Empezó como retail trader
  • Escribió libros sobre trading cuantitativo
  • Gestiona fondos usando estrategias “simples”
  • Demostró que no necesitas PhD para ser exitoso

✅ Checkpoint del Módulo

Antes de continuar al siguiente módulo, debes poder:

Conocimiento ✅

  • Explicar la diferencia entre quant y trader tradicional
  • Dar 3 ventajas del trading cuantitativo
  • Entender qué significa “probar una hipótesis con datos”
  • Identificar qué tipo de quant quieres ser

Mentalidad ✅

  • Estás convencido de que datos > intuición
  • Tienes claridad sobre tu “por qué”
  • Entiendes que es un proceso de aprendizaje gradual
  • Estás emocionado de empezar a programar

Ejercicios ✅

  • Ejecutaste el análisis de gaps (aunque no entiendas todo)
  • Escribiste tu “por qué” personal
  • Identificaste qué tipo de quant quieres ser

🚀 Próximo Módulo

F2: Python Trading Básico

  • Instalación y setup completo
  • Descarga de datos reales
  • Tus primeros gráficos
  • Calculando indicadores simples

Tiempo estimado: 3-4 horas

💡 Reflexión Final

“El mejor momento para plantar un árbol fue hace 20 años. El segundo mejor momento es ahora.”

Cada día que pasa sin empezar es un día menos de datos históricos para analizar y mejorar. Los mercados generan nuevos datos cada segundo.

Tu ventana de oportunidad es AHORA.

🎯 ¿Listo para el siguiente módulo? → F2: Python Trading Básico